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Technologies émergentes en 2024 : l'IoT, la cybersécurité et l'intelligence artificielle transforment les industries
Technologies émergentes en 2024 : l'IoT, la cybersécurité et l'intelligence artificielle transforment les industries
En 2024, les systèmes IoT seront progressivement intégrés aux infrastructures critiques et subiront des changements induits par la cybersécurité, l'intelligence artificielle et d'autres technologies émergentes.
Dans cet article, j'examinerai l'impact de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique (ML) dans les systèmes IoT intelligents. Avec l’essor de l’informatique de pointe et l’intégration de la blockchain, la sécurité du système a été renforcée. En outre, l’introduction d’étiquettes de transport intelligentes ultra fines et l’application de la norme SGP.32 ont également apporté de nouvelles opportunités de développement aux systèmes IoT. Enfin, nous explorons le rôle émergent de l'Internet des objets dans le développement durable. Grâce à des recherches approfondies sur ces aspects, nous pouvons mieux comprendre la transformation des systèmes IoT intelligents.
Faites plus attention à la cybersécurité de l'IoT
D'ici 2024, les appareils IoT feront partie de systèmes importants tels que les villes intelligentes. Dans le même temps, l’adoption généralisée de technologies telles que la 5G, l’eSIM, l’iSIM et la connectivité par satellite a accru l’importance des mesures de cybersécurité. Ces avancées rendent les appareils IoT plus polyvalents et efficaces, mais nécessitent également une plus grande attention à la protection de l’intégrité des données et à la sécurité des appareils.
Pour répondre à ces besoins, l’accent est de plus en plus mis sur le déploiement d’un cryptage avancé et de protocoles de sécurité stricts. Ces mesures garantissent la protection des données transmises entre les appareils IoT et les systèmes centraux. En outre, la surveillance continue et la détection des menaces en temps réel à l’aide de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique deviendront probablement une pratique courante, permettant une identification et une réponse rapides aux vulnérabilités de sécurité potentielles et préservant l’intégrité et la fiabilité des réseaux IoT.
L'IA et le ML permettent des systèmes IoT intelligents
L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique révolutionnent l'espace IoT, ajoutant de nouvelles fonctionnalités aux applications IoT telles que la maintenance prédictive et la gestion de l'énergie en analysant d'énormes quantités de données en temps réel. Cette synergie, combinée à une plateforme de gestion centralisée de l'IoT, se traduit par une efficacité opérationnelle sans précédent.
D'ici 2024, l'intégration de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique sera plus profondément appliquée dans l'infrastructure IoT. En combinant la puissance analytique de l’IA avec les capacités de collecte de données et de surveillance de l’IoT, nous créerons un écosystème IoT plus intelligent et plus réactif. De tels systèmes seront capables de recueillir des informations opérationnelles plus efficacement, permettant ainsi des systèmes IoT plus intelligents.
Edge Computing améliore les performances de l'IoT
Edge computing est une méthode de traitement des données plus proche de la source, révolutionnant les performances de l'IoT. Grâce à cette approche, la latence est considérablement réduite, ce qui est essentiel pour les applications en temps réel telles que les voitures autonomes, l'automatisation industrielle et la réalité augmentée. Ces avancées sont particulièrement pertinentes dans des domaines tels que les villes intelligentes, les soins de santé, l’industrie manufacturière et la vente au détail, où elles peuvent faciliter l’analyse instantanée des données et améliorer la qualité des services.
À l'avenir, la combinaison de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique avec l'informatique de pointe sera encore améliorée, permettant aux appareils de pointe de prendre des décisions complexes de manière autonome. Dans le même temps, avec la popularisation des réseaux 5G, la communication entre les appareils sera plus rapide et plus efficace, accélérant ainsi le traitement des données. En outre, le rôle de l’informatique de pointe dans la réduction de la consommation d’énergie et des émissions de carbone sera souligné, favorisant ainsi la culture d’un écosystème IoT plus durable.
Blockchain pour la sécurité de l'IoT
Avec l'augmentation du nombre de données sensibles traitées par les appareils IoT, le rôle de la blockchain dans la sécurité de l'IoT est devenu de plus en plus important. La nature décentralisée de la blockchain peut améliorer l’intégrité des données et devenir un élément important dans la prévention des menaces à la sécurité des réseaux IoT. L’intégration avec l’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (ML), en particulier, représente un progrès important dans la création d’une infrastructure IoT résiliente.
Cette combinaison devrait former un écosystème IoT plus fort et plus sécurisé en 2024 et au-delà, d’autant plus que la surface d’attaque de l’IoT s’étend. Dans ce contexte, la capacité de la blockchain à garantir l’authenticité et la sécurité des transactions de données sur le réseau est essentielle, offrant une solution puissante aux défis en constante évolution de la sécurité de l’IoT.
Étiquettes d'expédition intelligentes ultra fines et à faible consommation d'énergie
Les étiquettes d'expédition intelligentes ultra fines et à faible consommation d'énergie feront leurs débuts début 2023. Nos propres étiquettes d'expédition intelligentes comportent des piles écologiques imprimées, sont compatibles eSIM et sont LTE. -activé -Jusqu'à 1000 messages sur les réseaux M, NB-IoT et 2G.
D'ici 2024, ces types d'étiquettes deviendront encore plus prolifiques car elles serviront de dispositifs de suivi avancés pour les objets petits et grands. Ils surveillent l'emplacement, la température et l'intégrité des emballages en temps réel pour garantir un transport sûr et efficace.
En raison de leur adaptabilité à une variété de besoins logistiques, du suivi de petits documents aux actifs volumineux, ces étiquettes intelligentes augmentent non seulement l'efficacité de la chaîne d'approvisionnement, mais sont également alignées sur les objectifs de développement durable et représentent une avancée majeure dans la gestion des actifs basée sur l'IoT.
Intégration de SGP.32 dans l'écosystème IoT
La norme SGP.32 sera intégrée à l'écosystème IoT en 2024, annonçant des avancées majeures en matière de fonctionnalité des appareils et d'efficacité des applications. En fournissant des services de géolocalisation de qualité supérieure, SGP.32 est essentiel pour les cas d'utilisation nécessitant une précision de positionnement élevée, tels que l'agriculture de précision.
De plus, l'intégration de SGP.32 joue un rôle clé dans l'expansion de l'utilisation d'esim dans les appareils IoT. Ceci est particulièrement avantageux pour les déploiements IoT mondiaux, car cela simplifie les complexités associées à la gestion des appareils dans différentes régions. Des fonctionnalités telles que la configuration à distance et l'échange de profils inhérentes à la technologie eSIM contribuent à améliorer l'efficacité opérationnelle.
Ce développement n'est pas seulement un saut technologique ; Il s’agit d’un catalyseur stratégique pour un écosystème IoT plus efficace, connecté à l’échelle mondiale et réactif. L'impact de l'intégration de SGP.32 se fera sentir dans divers domaines, apportant une contribution significative au développement global et à l'efficacité des applications IoT.
Le moteur de développement durable de l'Internet des objets continue de croître
Enfin, d'ici 2024, l'Internet des objets continuera de jouer un rôle clé dans le développement durable dans diverses industries. Des capteurs avancés et économes en énergie combinés à l’intelligence artificielle révolutionnent la gestion des ressources en permettant une surveillance et un contrôle précis. Cette synergie technologique réduit considérablement les déchets et optimise la consommation d’énergie.
Dans des secteurs tels que l'industrie manufacturière, l'adoption de l'IoT s'accélère grâce au renforcement des réglementations mondiales qui exigent des pratiques plus durables et une meilleure empreinte écologique. La technologie IoT améliore non seulement l’efficacité opérationnelle, mais favorise également la gestion environnementale. La mise en œuvre de systèmes intelligents dans des domaines tels que la gestion de l’énergie et la réduction des déchets témoigne de l’impact croissant de l’IoT dans la création d’un avenir plus durable.
Alors que le monde est aux prises avec des défis environnementaux, l'intégration de l'IoT dans les efforts de développement durable devient de plus en plus importante, marquant une nouvelle ère dans laquelle technologie et écologie se croisent harmonieusement.
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Bytedance Cutting lance le super abonnement SVIP : 499 yuans pour un abonnement annuel continu, offrant une variété de fonctions d'IA
Jun 28, 2024 am 03:51 AM
Ce site a rapporté le 27 juin que Jianying est un logiciel de montage vidéo développé par FaceMeng Technology, une filiale de ByteDance. Il s'appuie sur la plateforme Douyin et produit essentiellement du contenu vidéo court pour les utilisateurs de la plateforme. Il est compatible avec iOS, Android et. Windows, MacOS et autres systèmes d'exploitation. Jianying a officiellement annoncé la mise à niveau de son système d'adhésion et a lancé un nouveau SVIP, qui comprend une variété de technologies noires d'IA, telles que la traduction intelligente, la mise en évidence intelligente, l'emballage intelligent, la synthèse humaine numérique, etc. En termes de prix, les frais mensuels pour le clipping SVIP sont de 79 yuans, les frais annuels sont de 599 yuans (attention sur ce site : équivalent à 49,9 yuans par mois), l'abonnement mensuel continu est de 59 yuans par mois et l'abonnement annuel continu est de 59 yuans par mois. est de 499 yuans par an (équivalent à 41,6 yuans par mois) . En outre, le responsable de Cut a également déclaré que afin d'améliorer l'expérience utilisateur, ceux qui se sont abonnés au VIP d'origine
Assistant de codage d'IA augmenté par le contexte utilisant Rag et Sem-Rag
Jun 10, 2024 am 11:08 AM
Améliorez la productivité, l’efficacité et la précision des développeurs en intégrant une génération et une mémoire sémantique améliorées par la récupération dans les assistants de codage IA. Traduit de EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, auteur JanakiramMSV. Bien que les assistants de programmation d'IA de base soient naturellement utiles, ils ne parviennent souvent pas à fournir les suggestions de code les plus pertinentes et les plus correctes, car ils s'appuient sur une compréhension générale du langage logiciel et des modèles d'écriture de logiciels les plus courants. Le code généré par ces assistants de codage est adapté à la résolution des problèmes qu’ils sont chargés de résoudre, mais n’est souvent pas conforme aux normes, conventions et styles de codage des équipes individuelles. Cela aboutit souvent à des suggestions qui doivent être modifiées ou affinées pour que le code soit accepté dans l'application.
Sept questions d'entretien technique Cool GenAI et LLM
Jun 07, 2024 am 10:06 AM
Pour en savoir plus sur l'AIGC, veuillez visiter : 51CTOAI.x Community https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou est différent de la banque de questions traditionnelle que l'on peut voir partout sur Internet. nécessite de sortir des sentiers battus. Les grands modèles linguistiques (LLM) sont de plus en plus importants dans les domaines de la science des données, de l'intelligence artificielle générative (GenAI) et de l'intelligence artificielle. Ces algorithmes complexes améliorent les compétences humaines et stimulent l’efficacité et l’innovation dans de nombreux secteurs, devenant ainsi la clé permettant aux entreprises de rester compétitives. LLM a un large éventail d'applications. Il peut être utilisé dans des domaines tels que le traitement du langage naturel, la génération de texte, la reconnaissance vocale et les systèmes de recommandation. En apprenant de grandes quantités de données, LLM est capable de générer du texte
Le réglage fin peut-il vraiment permettre au LLM d'apprendre de nouvelles choses : l'introduction de nouvelles connaissances peut amener le modèle à produire davantage d'hallucinations
Jun 11, 2024 pm 03:57 PM
Les grands modèles linguistiques (LLM) sont formés sur d'énormes bases de données textuelles, où ils acquièrent de grandes quantités de connaissances du monde réel. Ces connaissances sont intégrées à leurs paramètres et peuvent ensuite être utilisées en cas de besoin. La connaissance de ces modèles est « réifiée » en fin de formation. À la fin de la pré-formation, le modèle arrête effectivement d’apprendre. Alignez ou affinez le modèle pour apprendre à exploiter ces connaissances et répondre plus naturellement aux questions des utilisateurs. Mais parfois, la connaissance du modèle ne suffit pas, et bien que le modèle puisse accéder à du contenu externe via RAG, il est considéré comme bénéfique de l'adapter à de nouveaux domaines grâce à un réglage fin. Ce réglage fin est effectué à l'aide de la contribution d'annotateurs humains ou d'autres créations LLM, où le modèle rencontre des connaissances supplémentaires du monde réel et les intègre.
Afin de fournir un nouveau système de référence et d'évaluation de questions-réponses scientifiques et complexes pour les grands modèles, l'UNSW, Argonne, l'Université de Chicago et d'autres institutions ont lancé conjointement le cadre SciQAG.
Jul 25, 2024 am 06:42 AM
L'ensemble de données ScienceAI Question Answering (QA) joue un rôle essentiel dans la promotion de la recherche sur le traitement du langage naturel (NLP). Des ensembles de données d'assurance qualité de haute qualité peuvent non seulement être utilisés pour affiner les modèles, mais également évaluer efficacement les capacités des grands modèles linguistiques (LLM), en particulier la capacité à comprendre et à raisonner sur les connaissances scientifiques. Bien qu’il existe actuellement de nombreux ensembles de données scientifiques d’assurance qualité couvrant la médecine, la chimie, la biologie et d’autres domaines, ces ensembles de données présentent encore certaines lacunes. Premièrement, le formulaire de données est relativement simple, et la plupart sont des questions à choix multiples. Elles sont faciles à évaluer, mais limitent la plage de sélection des réponses du modèle et ne peuvent pas tester pleinement la capacité du modèle à répondre aux questions scientifiques. En revanche, les questions et réponses ouvertes
Cinq écoles d'apprentissage automatique que vous ne connaissez pas
Jun 05, 2024 pm 08:51 PM
L'apprentissage automatique est une branche importante de l'intelligence artificielle qui donne aux ordinateurs la possibilité d'apprendre à partir de données et d'améliorer leurs capacités sans être explicitement programmés. L'apprentissage automatique a un large éventail d'applications dans divers domaines, de la reconnaissance d'images et du traitement du langage naturel aux systèmes de recommandation et à la détection des fraudes, et il change notre façon de vivre. Il existe de nombreuses méthodes et théories différentes dans le domaine de l'apprentissage automatique, parmi lesquelles les cinq méthodes les plus influentes sont appelées les « Cinq écoles d'apprentissage automatique ». Les cinq grandes écoles sont l’école symbolique, l’école connexionniste, l’école évolutionniste, l’école bayésienne et l’école analogique. 1. Le symbolisme, également connu sous le nom de symbolisme, met l'accent sur l'utilisation de symboles pour le raisonnement logique et l'expression des connaissances. Cette école de pensée estime que l'apprentissage est un processus de déduction inversée, à travers les connaissances existantes.
Les performances de SOTA, la méthode d'IA de prédiction d'affinité protéine-ligand multimodale de Xiamen, combinent pour la première fois des informations sur la surface moléculaire
Jul 17, 2024 pm 06:37 PM
Editeur | KX Dans le domaine de la recherche et du développement de médicaments, il est crucial de prédire avec précision et efficacité l'affinité de liaison des protéines et des ligands pour le criblage et l'optimisation des médicaments. Cependant, les études actuelles ne prennent pas en compte le rôle important des informations sur la surface moléculaire dans les interactions protéine-ligand. Sur cette base, des chercheurs de l'Université de Xiamen ont proposé un nouveau cadre d'extraction de caractéristiques multimodales (MFE), qui combine pour la première fois des informations sur la surface des protéines, la structure et la séquence 3D, et utilise un mécanisme d'attention croisée pour comparer différentes modalités. alignement. Les résultats expérimentaux démontrent que cette méthode atteint des performances de pointe dans la prédiction des affinités de liaison protéine-ligand. De plus, les études d’ablation démontrent l’efficacité et la nécessité des informations sur la surface des protéines et de l’alignement des caractéristiques multimodales dans ce cadre. Les recherches connexes commencent par "S
Préparant des marchés tels que l'IA, GlobalFoundries acquiert la technologie du nitrure de gallium de Tagore Technology et les équipes associées
Jul 15, 2024 pm 12:21 PM
Selon les informations de ce site Web du 5 juillet, GlobalFoundries a publié un communiqué de presse le 1er juillet de cette année, annonçant l'acquisition de la technologie de nitrure de gallium (GaN) et du portefeuille de propriété intellectuelle de Tagore Technology, dans l'espoir d'élargir sa part de marché dans l'automobile et Internet. des objets et des domaines d'application des centres de données d'intelligence artificielle pour explorer une efficacité plus élevée et de meilleures performances. Alors que des technologies telles que l’intelligence artificielle générative (GenerativeAI) continuent de se développer dans le monde numérique, le nitrure de gallium (GaN) est devenu une solution clé pour une gestion durable et efficace de l’énergie, notamment dans les centres de données. Ce site Web citait l'annonce officielle selon laquelle, lors de cette acquisition, l'équipe d'ingénierie de Tagore Technology rejoindrait GF pour développer davantage la technologie du nitrure de gallium. g
